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maxar-open-data

Maxar开源卫星影像数据共享项目

maxar-open-data是一个开源的高分辨率卫星影像数据共享项目。该项目提供了支持紧急规划、风险评估、灾害监测和应急响应等场景的卫星影像数据。用户可通过AWS、STAC索引和Hugging Face等多种方式访问数据。项目还包含Python接口、可视化示例和相关资源,便于数据获取、处理和分析。

aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集,每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析,简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式,促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
geospatial-data-catalogs - 地理空间数据集目录汇总工具
GithubSTAC云计算平台地理空间数据开放数据开源项目数据目录
本项目整合了主流云平台的地理空间数据目录,支持CSV和JSON格式输出,方便开发者快速检索和使用数据。通过每日更新和提供相关资源链接,确保用户能够获取最新、最全面的地理空间数据信息。
awesome-space - 太空资源代码和数据的精选列表
APIGithub卫星天文学太空开源项目数据
该项目整理了太空相关的代码、API、数据等资源,涵盖天文学、航天器、地球观测等领域。提供学习材料、开源工具和数据集,适合天文爱好者、航天工程师和数据科学家参考使用。项目鼓励社区贡献,致力于成为太空探索和研究的综合资源库。
eodag - 统一的地球观测数据访问工具
EODAGGithubPython框架地球观测开源项目数据访问遥感图像
EODAG是一个开源的地球观测数据访问工具,提供统一的API来搜索、聚合和下载遥感图像。它采用模块化插件架构,支持多种数据提供商,可扩展性强。EODAG可作为STAC客户端或服务器运行,支持Python API、REST API和命令行界面,为用户提供灵活的使用方式。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
awesome-remote-sensing-change-detection - 遥感变化检测数据集与代码资源汇总
Github多光谱开源项目数据集深度学习遥感变化检测高分辨率
项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。
awesome-open-geoscience - 地球科学开源资源与工具汇总
Github地球科学地质建模地震学开源软件开源项目数据处理
这是一个精选的地球科学开源资源集合,内容涵盖软件工具和数据库。列表包含地震学、地下雷达、测井、模拟建模和储层工程等多个地球科学分支的工具。该项目旨在为地球科学研究人员、开发者和数据分析师提供实用资源,以提高工作效率。项目保持开放更新,反映地球科学开源生态系统的最新进展。
datafarmr - 全面数据解决方案与高分辨率卫星图像服务
AI工具datafarmr卫星图像数据分析数据订阅营销策略
datafarmr平台集成数据订阅和卫星图像服务,提供历史数据访问、定制营销数据、地理特定数据和数据集补全功能。卫星图像分辨率高达7厘米/像素。订阅费用为月付99美元或年付900美元。平台确保数据质量,使用安全支付系统,满足企业和研究机构对大量数据和高清卫星图像的需求。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议,用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享,使用REST API安全共享云数据集,通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据,无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程,使数据共享更加高效便捷。
Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库
Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练
该项目汇集遥感基础模型相关论文、数据集、基准测试、代码和预训练权重。内容涵盖视觉、视觉-语言、生成式、视觉-位置、视觉-音频等多类型遥感基础模型,以及特定任务模型和遥感智能体。另外还包含大规模预训练数据集等资源,为遥感领域研究和开发提供全面支持。
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